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J-GLOBAL ID：201702231779875979   整理番号：17A1382458

PLDAベース話者照合のための転移学習【Powered by NICT】

Transfer learning for PLDA-based speaker verification

著者 (5件)： Hong Qingyang (School of Information Science and Technology, Xiamen University, China) ,  Li Lin (School of Information Science and Technology, Xiamen University, China) ,  Zhang Jun (School of Information Science and Technology, Xiamen University, China) ,  Wan Lihong (School of Information Science and Technology, Xiamen University, China) ,  Guo Huiyang (School of Information Science and Technology, Xiamen University, China)
資料名： Speech Communication  (Speech Communication)
巻： 92  ページ： 90-99  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1590A  ISSN： 0167-6393  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,最先端の話者照合システムの大部分はiベクトルおよびPLDAに基づいている;が,PLDAは複数の異なる話者からの開発データの膨大な量を必要とする。これは不十分なデータを持つ領域のためのPLDAパラメータを学習することを困難にする。本論文では,Bayes結合確率に基づく効果的な転移学習法におけるソース領域とターゲットドメイン間のKullback-Leibler(KL)発散は,正則化因子として添加したを研究し,拡張した。この方法は源領域からの開発データを利用する標的ドメインのための最適PLDAパラメータを求める助けとなる。具体的には,短い発話の話者検証は限られた量の長い発話のドメインにおけるタスクと見なすことができる。PLDAのための転移学習も多く長い発話の他の領域から識別情報を学習するために採用することができる。NIST SREのコーパスに基づく実験結果は,伝統的なPLDAと比較した場合,提案した方法は,著しい性能利得を提供することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *発話 ,  利得 ,  正則化 ,  コーパス
準シソーラス用語： *話者 ,  iベクトル ,  *転移学習 ,  *話者照合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 話者検証 ,  PLDA ,  転移学習 ,  ドメインミスマッチ ,  短発話

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 話者照合 ,  転移学習